唐晓华
- 作品数:3 被引量:27H指数:2
- 供职机构:四川工商职业技术学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金四川省应用基础研究计划项目四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域:经济管理更多>>
- 创业板上市公司财务危机的识别与预警被引量:15
- 2020年
- 以我国创业板上市公司为研究对象,针对公司不同财务状况构成的非均衡样本特性,运用Twin-SVM来构建财务危机预警模型。实证结果表明:在Twin-SVM模型的构建过程中,RBF核函数展示出比Linear、Polynomial、Sigmoid、Wavelet核函数更为优异的预测性能;与改进的ODR-ADASYNSVM、BP神经网络、Bayes分类法和K近邻法相比,Twin-SVM不仅在预测精度上高于其他模型,而且在预测稳健性上也显著更为优越,在制造业与信息传输、软件和信息技术服务业两个分行业的泛化性能也显著优越于其余模型。
- 吴庆贺唐晓华林宇
- 关键词:财务危机预警创业板
- 基于Twin-SVR的公司违约风险预测研究被引量:11
- 2019年
- 本文以发行短期融资券的公司为研究对象,首先基于信用利差构建出公司违约风险变量,然后运用Twin-SVR模型对公司违约风险展开预测,最后对影响公司违约风险Twin-SVR模型预测性能的特征指标解释能力进行了探讨。实证结果表明:在Twin-SVR模型的构建过程中,发现RBF核函数展示出了比Polynomial、Linear和Sigmoid核函数更加卓越的预测性能;与传统的SVR、BPNN以及Logistic公司违约风险预测模型相比,Twin-SVR模型不仅在整体行业中具有最优的预测性能,而且在分行业中具有优异的泛化性能;对于影响Twin-SVR模型预测性能的前两位特征指标解释能力来说,在整体行业和有色金属行业中前两位最具解释能力的指标为信用评级和是否为国有企业,在煤炭和钢铁行业中为信用评级和净资产收益率。
- 林宇吴庆贺李昊唐晓华
- 关键词:短期融资券